In a world made of global interconnections and networking systems, the variety and abundance of available data generates the need for effective and efficient gathering, synthesizing, and querying process, removing information noise. This thesis realizes a system where context awareness is integrated with - yet orthogonal to - data management, where the knowledge of the context in which the data are used drives the process of focusing on currently useful information (represented by means of views), keeping information-noise at bay. This activity is called context-aware data tailoring. The approach proposed in this thesis supports context-aware data tailoring by adopting a powerful context modeling tool known as Context Dimension Tree (CDT), used to define contexts and support the design of accompanying context-dependent views used to assemble contextualized data. The context is evaluated and validated by means of logic in Answer Set Programming (ASP); the discovered combinations of values constituting the current context are verified and mapped to their corresponding interesting data by the associated views in a uniform process, never leaving the ASP environment. Inconsistencies have also been taken into account. In fact, sometimes the context information evaluated by the system is compatible with distinct (possibly mutually inconsistent) contexts: in this case, the system has to be ready to provide the user, or the application, with different views, each compatible with one of these contexts and refer the associated contexts for consistency checking. Special cases, in which particular behaviors must be substituted to the standard composition process applying to the context views, are also supported by means of overriding facilities designed to enable a very fine grained control over the contextualization process. In particular, the proposed approach uses ASP techniques to (i) validate the perceived context against feasible contexts extracted from a CDT provided along with application scenario, (ii) convey to the user the context-dependent views associated to the (possibly multiple) current contexts, (iii) use the views to retain from the underlying dataset only the relevant data for each such context, returning only interesting data and removing noise, (iv) finely control the contexts by means of integrated support for contextual preferences and overriding mechanisms for the views; all this retaining the orthogonality of context modeling to the data while adopting the same framework as for views and data representation. A prototype is introduced along with experiments and experimental results, considering the actual efficacy wrt. design support, validation and consistency of obtained answers through the tailoring process described in the approach proposed. A real-world application scenario, in which the approach is being actively adopted, is also discussed.

In un mondo di networking globale, la varietà e l'abbondanza dei dati disponibili genera la necessità di un efficace sistema di raccolta, sintesi e interrogazione, capace di ridurre il costante "rumore" presente intorno alle informazioni. Questa tesi realizza un sistema in cui la consapevolezza del contesto è integrata -ma ortogonale- con la gestione dei dati; la conoscenza del contesto in cui vengono utilizzati i dati guida il processo di focalizzazione sulle informazioni attualmente utili (rappresentate mediante viste), riducendo l'impatto del rumore. Questa attività è chiamata context-aware data tailoring. L'approccio proposto supporta il context-aware data tailoring con l'adozione di un potente strumento di modellazione del contesto noto come Context Dimension Tree (CDT), utilizzato per definire i contesti e sostenere la progettazione delle viste associate, viste poi utilizzate per comporre i dati contestualizzati. Il contesto viene valutato e validato mediante logica in Answer Set Programming (ASP), le combinazioni di valori che costituiscono il contesto corrente sono verificate e collegate ai loro dati interessanti attraverso viste in un processo uniforme, senza mai lasciare l'ambiente ASP. Anche eventuali inconsistenze sono state prese in considerazione. Infatti, a volte le informazioni valutate dal sistema sono compatibili con diversi contesti, eventualmente incoerenti tra loro: in questo caso, il sistema deve essere pronto a fornire all'utente, o l'applicazione, prospettive diverse, ciascuna compatibile con uno dei possibili contesti, e sottoporre tutte le informazioni per una verifica di coerenza. Sono anche supportati casi particolari, in cui determinati comportamenti devono essere sostituiti al processo di composizione standard applicato alle viste, in particolare mediante meccanismi di override progettati per consentire un controllo molto fine sul processo di contestualizzazione. In sintesi, l'approccio proposto utilizza tecniche ASP per (i) validare il contesto rilevato nei confronti dei contesti ammissibili estratti dal CDT associato allo scenario applicativo, (ii) trasmettere all'utente solo le viste associate con i (forse più d'uno) contesti correnti, (iii) utilizzare le viste per trattenere dal dataset sottostante solo i dati rilevanti per ogni contesto corrente, restituendo solo i dati interessanti e rimuovendo il rumore, e (iv) ottenere un controllo preciso del contesto attraverso il supporto integrato di preferenze contestuali applicabili ai dati e meccanismi di override per le viste; tutto conservando l'ortogonalità della modellazione del contesto dai dati, e adottando nel contempo uno stesso framework operativo. Un prototipo completo è presentato insieme con esperimenti e risultati associati, al fine di valutare la reale efficacia rispetto al supporto alla progettazione, alla validazione e secondo la coerenza delle risposte ottenute attraverso il processo di context-aware data tailoring nell'approccio proposto in questo lavoro. Assieme al prototipo è presentato anche un reale scenario applicativo, in cui l'approccio è attivamente adottato.

Context aware data management : a full fledged system based on answer set programming

RAUSEO, ANGELO

Abstract

In a world made of global interconnections and networking systems, the variety and abundance of available data generates the need for effective and efficient gathering, synthesizing, and querying process, removing information noise. This thesis realizes a system where context awareness is integrated with - yet orthogonal to - data management, where the knowledge of the context in which the data are used drives the process of focusing on currently useful information (represented by means of views), keeping information-noise at bay. This activity is called context-aware data tailoring. The approach proposed in this thesis supports context-aware data tailoring by adopting a powerful context modeling tool known as Context Dimension Tree (CDT), used to define contexts and support the design of accompanying context-dependent views used to assemble contextualized data. The context is evaluated and validated by means of logic in Answer Set Programming (ASP); the discovered combinations of values constituting the current context are verified and mapped to their corresponding interesting data by the associated views in a uniform process, never leaving the ASP environment. Inconsistencies have also been taken into account. In fact, sometimes the context information evaluated by the system is compatible with distinct (possibly mutually inconsistent) contexts: in this case, the system has to be ready to provide the user, or the application, with different views, each compatible with one of these contexts and refer the associated contexts for consistency checking. Special cases, in which particular behaviors must be substituted to the standard composition process applying to the context views, are also supported by means of overriding facilities designed to enable a very fine grained control over the contextualization process. In particular, the proposed approach uses ASP techniques to (i) validate the perceived context against feasible contexts extracted from a CDT provided along with application scenario, (ii) convey to the user the context-dependent views associated to the (possibly multiple) current contexts, (iii) use the views to retain from the underlying dataset only the relevant data for each such context, returning only interesting data and removing noise, (iv) finely control the contexts by means of integrated support for contextual preferences and overriding mechanisms for the views; all this retaining the orthogonality of context modeling to the data while adopting the same framework as for views and data representation. A prototype is introduced along with experiments and experimental results, considering the actual efficacy wrt. design support, validation and consistency of obtained answers through the tailoring process described in the approach proposed. A real-world application scenario, in which the approach is being actively adopted, is also discussed.
FIORINI, CARLO ETTORE
SCIUTO, DONATELLA
MARTINENGHI, DAVIDE
22-mar-2013
In un mondo di networking globale, la varietà e l'abbondanza dei dati disponibili genera la necessità di un efficace sistema di raccolta, sintesi e interrogazione, capace di ridurre il costante "rumore" presente intorno alle informazioni. Questa tesi realizza un sistema in cui la consapevolezza del contesto è integrata -ma ortogonale- con la gestione dei dati; la conoscenza del contesto in cui vengono utilizzati i dati guida il processo di focalizzazione sulle informazioni attualmente utili (rappresentate mediante viste), riducendo l'impatto del rumore. Questa attività è chiamata context-aware data tailoring. L'approccio proposto supporta il context-aware data tailoring con l'adozione di un potente strumento di modellazione del contesto noto come Context Dimension Tree (CDT), utilizzato per definire i contesti e sostenere la progettazione delle viste associate, viste poi utilizzate per comporre i dati contestualizzati. Il contesto viene valutato e validato mediante logica in Answer Set Programming (ASP), le combinazioni di valori che costituiscono il contesto corrente sono verificate e collegate ai loro dati interessanti attraverso viste in un processo uniforme, senza mai lasciare l'ambiente ASP. Anche eventuali inconsistenze sono state prese in considerazione. Infatti, a volte le informazioni valutate dal sistema sono compatibili con diversi contesti, eventualmente incoerenti tra loro: in questo caso, il sistema deve essere pronto a fornire all'utente, o l'applicazione, prospettive diverse, ciascuna compatibile con uno dei possibili contesti, e sottoporre tutte le informazioni per una verifica di coerenza. Sono anche supportati casi particolari, in cui determinati comportamenti devono essere sostituiti al processo di composizione standard applicato alle viste, in particolare mediante meccanismi di override progettati per consentire un controllo molto fine sul processo di contestualizzazione. In sintesi, l'approccio proposto utilizza tecniche ASP per (i) validare il contesto rilevato nei confronti dei contesti ammissibili estratti dal CDT associato allo scenario applicativo, (ii) trasmettere all'utente solo le viste associate con i (forse più d'uno) contesti correnti, (iii) utilizzare le viste per trattenere dal dataset sottostante solo i dati rilevanti per ogni contesto corrente, restituendo solo i dati interessanti e rimuovendo il rumore, e (iv) ottenere un controllo preciso del contesto attraverso il supporto integrato di preferenze contestuali applicabili ai dati e meccanismi di override per le viste; tutto conservando l'ortogonalità della modellazione del contesto dai dati, e adottando nel contempo uno stesso framework operativo. Un prototipo completo è presentato insieme con esperimenti e risultati associati, al fine di valutare la reale efficacia rispetto al supporto alla progettazione, alla validazione e secondo la coerenza delle risposte ottenute attraverso il processo di context-aware data tailoring nell'approccio proposto in questo lavoro. Assieme al prototipo è presentato anche un reale scenario applicativo, in cui l'approccio è attivamente adottato.
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